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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
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        <description>Accès aux GPUs sur Grid&#039;5000

“Si rien ne marche, lisez le mode d&#039;emploi.”

Inscription

Nous allons utiliser les GPUs de la plateforme Grid&#039;5000. 

Consulter : &lt;https://www.grid5000.fr/w/Tutorial_or_Teaching_Labs_Trainee_HowTo&gt; 


On ne peut se connecter à Grid&#039;5000 qu&#039;avec une clé SSH. Si vous n&#039;en avez pas, il faut générer une paire de clés SSH avec la commande :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://gbgi9u07.imag.fr/doku.php?id=installations&amp;rev=1611597979&amp;do=diff">
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        <dc:date>2021-01-25T18:06:19+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>installations</title>
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        <description>Installations

Si vous travaillez sur les machines de l&#039;UFR

Version istallée à l&#039;UFR sur le compte quenotg, inclure la ligne suivante dans votre .bashrc (ou l&#039;entrer dans votre terminal à chaque fois) :
export PATH=&quot;/home/Public/quenotg/miniconda3/bin:$PATH&quot;</description>
    </item>
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        <dc:date>2021-01-25T18:05:25+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>jupyter</title>
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        <description>Introduction à Jupyter

Jupyter est un programme avec une interface web pour dévolopper et exécuter des programmes python.
Jypyter fonctionen avec des cellules (comme ipython) et permet de mélanger la documentation et le programme.
Jupyter peut tourner sur une machine différente de celle sur laquelle l&#039;interface est visualisée.
Le plus souvent, on lance jupyter en local. Ici on va le lancer sur un noeud de Grid&#039;5000.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://gbgi9u07.imag.fr/doku.php?id=projet&amp;rev=1710917642&amp;do=diff">
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        <dc:date>2024-03-20T06:54:02+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>projet</title>
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        <description>Projet - Système de classification d&#039;images par apprendissage profond

Nous allons utiliser l&#039;outil PyTorch.
Torch est un ensemble de logiciels pour faire du deep learning.
Pytorch est principalement une interface python pour torch.

Installations (si vous souhaitez le faire sur vos machines, Linux)</description>
    </item>
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        <dc:date>2024-04-05T08:51:47+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>start</title>
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        <description>GBGI9U07 - Documents multimédia : description et recherche automatique

Description : Documents multimédia : description et recherche automatique (2021).

Responsable : Georges Quénot.





Supports de cours

Les supports de cours sont mis à jour chaque année. Ne les imprimez qu&#039;après le cours correspondant.

	*  Rappels Mathématiques :</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>tp1</title>
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        <description>TP1 - Recherche par similarité par histogrammes de couleur.

Objectif : se familiariser avec python, numpy, matplotlib et effectuer quelques traitements élémentaires sur des images.

Lecture et traitement d&#039;une image

Voir le tutoriel : &lt;https://matplotlib.org/users/image_tutorial.html&gt; 

Documentation numpy :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://gbgi9u07.imag.fr/doku.php?id=tp2&amp;rev=1643795250&amp;do=diff">
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        <title>tp2</title>
        <link>https://gbgi9u07.imag.fr/doku.php?id=tp2&amp;rev=1643795250&amp;do=diff</link>
        <description>TP2 - Recherche par similarité par transformée de Gabor.

Objectif : comprendre comment fonctionnent les opérateurs de convolution avec application à la transformée de Gabor.

[ Exemple dérivées partielles]

Images de test (256x256)

         

         

Initialisation et chargement des modules nécessaires</description>
    </item>
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